Geri Dön

Boylamsal ve sağ kalım verilerinin birleşik modellenmesi üzerine bir çalışma

A study on joint modelling of longitudinal and survival data

PDF İndir

  1. Tez No: 642058
  2. Yazar: ZEYNEP ATLI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. GÜLAY BAŞARIR, PROF. DR. MİTHAT GÖNEN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Bayes analizi, Gibbs örneklemesi, Sağkalım analizi, Bayes analysis, Gibbs sampling, Survival analysis
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Son yıllarda, özellikle klinik çalışmalardaki gelişmeler birleşik modellemeye olan ilgiyi artmıştır. Birleşik model boylamsal alt model ve sağ kalım alt modeli olmak üzere iki alt modelden oluşmaktadır. Bu modelde parametre tahminleri genellikle olabilirlik fonksiyonunun maksimizasyonuna dayanan en çok olabilirlik (ML) yöntemi ile elde edilir. Birleşik olabilirlik fonksiyonu karmaşık yapıya sahiptir ve ML yöntemi ile parametre tahminlerinin elde edilebilmesi için olabilirlik fonksiyonundaki yüksek boyutlu integralin alınması gerekir. Olabilirlik fonksiyonundaki integralin kapalı formda çözümü yoktur ve bu integrale genellikle Gauss Hermite yaklaşımı, uyarlanabilir Gauss Hermite yaklaşımı, Laplace yaklaşımı ve Monte Carlo yöntemleri gibi sayısal yöntemlerle yakınsama sağlanır. Gauss Hermite kuralı ve uyarlamalı Gauss Hermite kuralı ile integrale yakınsama sağlamak kolaylık sağlasa da gözlem sayısı arttıkça bu yöntemlerle integrale yakınsama sağlamak işlem yükünü arttırdığından zorlaşmaktadır. Bu çalışmanın amacı birleşik modelde parametre tahminlerinde karşılaşılan hesaplama güçlüklerine çözüm aramaktır. Bu amaç doğrultusunda parametre tahminlerinde Bayesçi yöntemin kullanılması önerilmiştir. Bayesçi yöntemlerle parametre tahminlerinin elde edilebilmesi için parametrelerin sonsal dağılımından örneklemlerin üretilmesini sağlayan Markov Zinciri Monte Carlo (MCMC) yöntemlerinden Gibbs örneklemesi ve Metropolis-Hasting algoritmasından yararlanılmıştır. Uygulama bölümünde Tiroid veri seti kullanılmış ve birleşik modelde parametre tahminleri Bayesçi yöntemle elde edilmiştir. Ayrıca Bayesçi yöntemin ve klasik yöntemin tahmin performanslarının karşılaştırılması amacıyla simülasyon çalışması yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

Joint modelling of longitudinal and time to event data have received more attention in conjunction with development in clinical studies. Joint model comprises of two submodel, longitudinal submodel and survival submodel. Parameter estimation obtain Maximum likelihood (ML) approach which based on maximization of likelihood function in joint modelling. Likelihood function has complex form and in order to obtain parameter estimation, high dimension integral needs to evaluate. In joint model, the integral has no closed form solution and convergence is usually achieved by numerical methods such as Gauss Hermite approach, adaptive Gauss Hermite approach and Monte Carlo methods. \ However, it is easy to approximate integral with Gauss Hermite and Laplace approximation when the integral dimension is low. Computation complexity increases when dimension of integral is high. The aim of this study is seek for solution to calculation complexity in parameter estimation. In accordance with this purpose, we propose Bayesian approach which helps with computational complexity. To obtain the model parameter estimation, we use Markov Chain Monte Carlo algorithm, which is combined with Gibbs sampling and Metropolis-Hasting algorithm. In application part thyroid data set is used and parameter estimation is obtained by Bayesian methods. In order to compare Bayesian and classical method, simulation study was designed.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    453907

    Sağkalım verileri ile boylamsal verilerin birleşik modellenmesi ve sağlık alanına bir uygulama

    Joint modeling of survival and longitudinal non-survival data with an application to medical data

    EBRU TURGAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    BiyoistatistikAnkara Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BEYZA DOĞANAY ERDOĞAN

  2. Tez No

    1935

    4-10 yaş çocuklarının çizimlerinde derinlik ilişkisi: Kısmi saklama

    Başlık çevirisi yok

    MELİKE SAYIL BEZCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    PsikolojiHacettepe Üniversitesi

    Psikoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RÜVEYDE BAYRAKTAR

  3. Tez No

    5821

    Bazı meyve ve sebzelere uygun kombine tip boylama makinelerinin yapısal karakteristikleri

    Constructional characteristics of the combined type sorting machines suitable for some kinds of fruits and vegetables

    RAMAZAN ÖZTÜRK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1988

    ZiraatAnkara Üniversitesi

    Tarımsal Mekanizasyon Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. GÜNGÖR YAVUZCAN

  4. Tez No

    9592

    Computer aided design of longitudinal motion missile autopilots

    Başlık çevirisi yok

    M.OĞUZ TINAZTEPE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1990

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN GÜRAN

  5. Tez No

    13444

    Doğu Karadeniz bölgesinde tesis edilen Avrupa ladini (Picea abies (L.) karst.) orijin denemelerinin on yıllık sonuçlarının değerlendirilmesi

    Appreciation on height growth of ten years of age of norway spruce (Picea abies (L.) karst.) origins in Eastern Black Sea region

    SEZGİN AYAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1990

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. ZEKİ YAHYAOĞLU

Geri Dön